Modelización del Marketing Mix para no Especialistas

Aquí hay una frustración que casi todos los mercadólogos experimentan en algún momento. Puedes ver exactamente cuántas personas hicieron clic en tu anuncio en línea, pero no tienes idea de si la valla publicitaria, el anuncio de radio o el patrocinio del mes pasado lograron algo. Peor aún, ni siquiera puedes saber cuánto de las ventas del último trimestre provino de tu marketing frente al simple hecho de que fue una temporada de mucha actividad. El seguimiento de clics es brillante para la parte en línea de la vida y inútil para todo lo demás. El modelado de mezcla de marketing es la herramienta que intenta llenar ese vacío.

Este artículo explica el modelado de mezcla de marketing, a menudo abreviado como MMM, para personas que no son estadísticos y no desean serlo. Cubriremos qué es, cómo funciona en esencia en lugar de ecuaciones, en qué es maravilloso, dónde se queda corto y cómo se ajusta junto con el seguimiento a nivel de clic que ya utilizas. Piensa en ello como la lente de gran angular para complementar tu lente de primer plano.

Qué es el modelado de mezcla de marketing, en una frase

El modelado de mezcla de marketing es una forma de estimar cuánto contribuye cada parte de tu marketing a las ventas, estudiando patrones a lo largo del tiempo. En lugar de rastrear a personas individuales y sus clics, observa todo el negocio desde una altura: cuánto gastaste en cada actividad cada semana o mes, cuáles fueron tus ventas y qué más estaba sucediendo, como el clima, la temporada o un cambio de precio. A partir de esos patrones, deduce aproximadamente cuánto cada palanca de marketing movió la aguja.

La analogía de la mesa de mezclas

Imagina a un ingeniero de sonido en una mesa de mezclas, con cada deslizador controlando un instrumento. La audiencia solo escucha la canción combinada, sin embargo, un ingeniero hábil puede decirte cuánto está agregando el bajo versus la guitarra al escuchar cómo cambia el sonido a medida que se mueven los deslizadores. El modelado de mezcla de marketing hace el mismo truco con tus ventas: al observar cómo cambian los resultados a medida que tu gasto en diferentes actividades sube y baja, estima la contribución de cada "instrumento" a la melodía final.

Por qué existe cuando ya tenemos seguimiento de clics

El seguimiento de clics y el modelado de mezcla de marketing responden a preguntas diferentes, por eso los equipos serios usan ambos. El seguimiento de clics es un primer plano: sigue a individuos a través de pasos digitales rastreables y te dice qué contacto en línea precedió a una venta. Es preciso pero limitado, y cada vez más bloqueado por las reglas de privacidad y los límites de las cookies. También puede exagerar los canales digitales, porque son los únicos que puede ver.

El modelado de mezcla de marketing es la toma de gran angular. No sigue a individuos en absoluto, por lo que los cambios de privacidad apenas lo afectan, y puede incluir cosas que el seguimiento de clics nunca podría: impresos, radio, anuncios exteriores, patrocinios, incluso el efecto de un mes lluvioso o una venta de la competencia. Intercambia el detalle preciso por la exhaustividad. Usados juntos, el primer plano y el gran angular te dan una imagen mucho más real que cualquiera de ellos por separado, que es el corazón de cómo medir honestamente el retorno de la inversión de marketing.

Cómo funciona, sin las ecuaciones

En su forma más sencilla, el modelado de mezcla de marketing recopila un largo historial de tus números, típicamente dos o tres años de datos semanales, y los alinea: gasto en cada actividad, ventas totales y una lista de otras influencias como la estacionalidad, los precios y los días festivos. Luego busca relaciones. Cuando gastaste más en una actividad determinada, ¿las ventas tendieron a aumentar después de tener en cuenta todo lo demás que estaba sucediendo? Cuanto más fuerte y consistente sea ese vínculo, más crédito gana esa actividad.

Dos ideas que lo hacen realista

Los buenos modelos capturan dos verdades que el pensamiento simple pasa por alto. La primera son los rendimientos decrecientes: el décimo anuncio rara vez funciona tan bien como el primero, porque las audiencias se saturan. Un modelo que ignorara esto sugeriría erróneamente que podrías gastar infinitamente y crecer para siempre. La segunda es el efecto retardado: la publicidad a menudo sigue funcionando después de su ejecución, por lo que una campaña esta semana puede impulsar las ventas durante las semanas siguientes. Capturar ese retraso evita que el modelo acredite el período incorrecto.

Por qué la historia es la materia prima

Debido a que el modelado de mezcla aprende del pasado, su éxito depende de la calidad de tus registros. Datos de gastos incompletos, campañas faltantes o la ausencia de un registro de un gran cambio de precio debilitarán el resultado. Esta es una razón más por la que mantener una fuente única de verdad limpia y confiable para tus números rinde mucho más allá de un solo informe. Historia basura de entrada, conclusiones inestables de salida.

En lo que es brillante

El modelado de mezcla de marketing se gana su lugar cuando necesitas planificar presupuestos para actividades muy diferentes. Debido a que valora lo online y lo offline en la misma escala, puede responder a la pregunta que mantiene despiertos a los planificadores: si cambiáramos algo de dinero de este canal a aquel, ¿qué pasaría probablemente con las ventas? Esa es una superpotencia de planificación que ninguna herramienta de seguimiento de clics puede igualar, ya que el seguimiento de clics ni siquiera puede ver la mitad de las opciones.

También es resistente. A medida que el rastro digital que conecta los clics con las ventas se debilita, un método que nunca dependió de ese rastro en primer lugar se vuelve más atractivo. No te dirá qué cliente exacto respondió, pero te dirá, a nivel de cartera, dónde tu dinero está funcionando más, que es precisamente lo que necesitas al decidir a dónde debe ir el próximo presupuesto y cómo afecta tu costo de adquisición de clientes en general.

Dónde se queda corto

La honestidad importa aquí, porque el modelado de mezcla a veces se vende en exceso. Su primera debilidad es la brusquedad. Funciona a grandes rasgos, por lo que no puede decirte qué anuncio específico o qué audiencia exacta tuvo el mejor rendimiento, solo que un canal entero tendió a ayudar. Para ajustes granulares y en tiempo real, aún necesitas datos a nivel de clic y el tipo de detalle que obtienes de las analíticas del viaje del cliente.

Su segunda debilidad es su avidez por el historial. Las empresas nuevas con solo unos pocos meses de datos, o aquellas que nunca registraron su gasto fuera de línea, no pueden construir un modelo confiable. La tercera es la trampa eterna de confundir la coincidencia con la causa, el mismo peligro explorado en nuestro artículo sobre la correlación versus causalidad. Las ventas podrían aumentar junto con una campaña puramente porque ambas coincidieron en su punto máximo en una temporada fuerte. Los buenos modeladores se protegen contra esto, pero nunca desaparece por completo.

Cómo encajan las piezas

La visión moderna es que ningún método único cuenta toda la verdad, por lo que los equipos más inteligentes triangulan. Utilizan la atribución de clics para la optimización diaria, rápida y detallada; el modelado de mezcla para la planificación presupuestaria amplia y a prueba de privacidad; y experimentos controlados para resolver argumentos que los otros dos no pueden. Cuando los tres están más o menos de acuerdo, puedes actuar con confianza. Cuando discrepan, esa discrepancia es en sí misma una pista útil que vale la pena investigar en lugar de ignorar.

No tienes que adoptar todo a la vez. Muchas empresas comienzan con un seguimiento de clics limpio, incorporan experimentos ocasionales y recurren al modelado de mezcla una vez que tienen suficiente historial y suficiente gasto fuera de línea para justificarlo. El objetivo no es coronar a un método como rey, sino permitir que cada uno cubra los puntos ciegos de los demás. Si deseas ayuda para determinar para cuál de estos está realmente lista tu empresa, te invitamos a ponerte en contacto para una conversación fundamentada.

La conclusión

El modelado de mezcla de marketing es la lente de gran angular que probablemente le ha faltado a tu kit de herramientas de medición. No puede ver a los individuos, pero puede ver todo, incluidos los esfuerzos fuera de línea que el seguimiento de clics ignora silenciosamente. Funciona a grandes rasgos y necesita un buen historial, por lo que no es una solución rápida ni un reemplazo para el seguimiento detallado. Lo que ofrece en su lugar es perspectiva: una idea más justa de cómo todo tu marketing, en línea y fuera de línea, se suma a las ventas.

Trátalo como una voz confiable en un pequeño coro de métodos en lugar de un oráculo solitario, y te ayudará a planificar presupuestos con mucha más confianza de la que el instinto jamás podría ofrecer.

Preguntas frecuentes

Referencias

1. Nielsen. "Modelado de mezcla de marketing e investigación de efectividad". nielsen.com.
2. McKinsey & Company. "Analíticas de marketing e insights sobre la efectividad del gasto". mckinsey.com.